# data[].attributes.headline
مجموعه السهم الاخضر

# data[].attributes.subject
مجموعه السهم الاخضر

# data[].attributes.body
التصنيف الصور

السيارات الذكيه

البيت الذكي

# data[].attributes.headline
ملوك الحاسب 

# data[].attributes.subject
ملوك الحاسب 

# data[].attributes.body
عملية تعلم الآلة تشمل عادة الخطوات التالية:

1. تجميع البيانات: جمع البيانات ذات الصلة بالمشكلة التي يجب حلها.

2. تحضير البيانات: تنظيف وتنسيق البيانات لتكون قابلة للتحليل، ويشمل ذلك إزالة القيم المفقودة وتحويل البيانات إلى شكل يمكن استخدامه.

3. انتقاء السمات (المتغيرات): اختيار السمات أو المتغيرات المهمة لتحقيق الهدف المطلوب.

4. انقسام البيانات: تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبار لتقييم أداء النموذج.

5. اختيار نموذج التعلم: اختيار الخوارزمية أو النموذج المناسب لمعالجة المشكلة.

6. تدريب النموذج: تغذية البيانات التدريبية إلى النموذج لضبط المعلمات وتحسين أدائه.

7. تقييم الأداء: استخدام بيانات الاختبار لتقييم كفاءة النموذج وقياس دقته.

8. تعديل وتحسين: إجراء تعديلات على النموذج أو الخوارزمية بناءً على أدائها وتحسينها.

9. نشر النموذج: استخدام النموذج لتوقع البيانات الجديدة أو حل المشكلة المعينة.

هذه الخطوات تشكل عملية تعلم الآلة بشكل عام، ويمكن تكرار الخطوات لتحسين الأداء وتحسين التكيف مع البيانات الجديدة.

# data[].attributes.body
1. تعلم الآلة في الترجمة الآلية:

- مثال: خدمات ترجمة عبر الإنترنت تستخدم تقنيات تعلم الآلة لتحسين دقة الترجمة.

2. التصنيف الآلي في التصوير الطبي:

- مثال: تقنيات تعلم الآلة تستخدم في فحص الصور الطبية لتحديد وتصنيف الأمراض.

3. مقترحات الفيديو على مواقع البث:

- مثال: منصات البث تستخدم تعلم الآلة لتحليل سلوك المشاهدين وتوفير مقترحات فيديو مخصصة.

4. نظم التوصية في التجارة الإلكترونية:

- مثال: موا

# data[].attributes.body
تعلم الآلة تستخدم في العديد من التطبيقات في حياتنا اليومية والصناعات المختلفة، ومن الأمثلة على تطبيقات تعلم الآلة:

1. نظم التوصية: مثل توصيات الأفلام على Netflix أو الكتب على Amazon، حيث يستخدم تعلم الآلة لتحليل البيانات وتوفير توصيات شخصية.

2. الاستشعار الذكي والروبوتات: في مجالات مثل الروبوتات الذكية والمركبات الذاتية القيادة، حيث يتم استخدام تعلم الآلة لاتخاذ القرارات وفهم البيئة المحيطة.

3. الترجمة الآلية: مثل خدمات الترجمة الآلية عبر الإنترنت التي تستخدم تعلم الآلة لتحسين دقة الترجمة بين اللغات المختلفة.

4. التعرف على الصوت والكلام: مثل مساعدات الصوت مثل Siri من Apple أو Alexa من Amazon التي تعتمد على تعلم الآلة لفهم الأوامر والاستجابة لها.

5. تحليل البيانات الطبية: يتم استخدام تعلم الآلة في تشخيص الأمراض، وتحليل الصور الطبية، وتوجيه العلاجات الفعَّالة.

6. التصنيف والتنبؤ في الإعلانات والتسويق: لتحديد السلوكيات والاتجاهات الاستهلاكية للمستخدمين وتقديم الإعلانات المستهدفة.

7. التحكم في العمليات الصناعية: مثل تحسين عمليات الإنتاج والصيانة من خلال توقع الأعطال والتحكم الذكي.

هذه مجرد ب

# data[].attributes.headline
مجموعة القرومم .

# data[].attributes.subject
مجموعة القرومم .

# data[].attributes.body
التعرف إلى الصّور

التعرُّف إلى الأصوات

تنبؤات التنقل

مراقبة الفيديو

مِنصَّات التواصل الاجتماعي

كشف الاحتيال عبر الإنترنت

# data[].attributes.body
تعلم الآلة تطبيقه في مجموعة متنوعة من المجالات. إليك بعض الأمثلة على تطبيقات تعلم الآلة:

1. محركات البحث عبر الإنترنت:

مثل تحسين نتائج محركات البحث باستخدام تقنيات تعلم الآلة لتحسين دقة البحث.

2. نظم التوصية:

مثل تلك المستخدمة في منصات الترفيه مثل Netflix وSpotify لتوفير توصيات شخصية للمستخدمين.

3. تعلم اللغة الطبيعية:

مثل تحسين ترجمة اللغات، وتحليل المشاعر في وسائل التواصل الاجتماعي.

4. تشخيص الأمراض:

مثل استخدام الصور الطبية والبيانات السريرية لتحديد وتشخيص الأمراض.

5. المركبات الذاتية:

مثل السيارات ذاتية القيادة، حيث يتم استخدام تعلم الآلة لاتخاذ قرارات استنادًا إلى البيانات المستشعرة.

6. التمويل الذكي:

مثل التحليل التنبؤي للسوق المالية واكتشاف الأنماط في البيانات المالية.

7. تصنيع ذكي:

مثل تحسين عمليات التصنيع باستخدام تعلم الآلة للتحكم في الإنتاج والجودة.

8. تصفية البريد الإلكتروني (السبام):

مثل استخدام تعلم الآلة لتحديد البريد الإلكتروني غير المرغوب فيه.

هذه أمثلة قليلة وهناك العديد من التطبيقات الأخرى التي تستفيد من تقنيات تعلم الآلة.

# data[].attributes.headline
مجموعه السهم

# data[].attributes.subject
مجموعه السهم

# data[].attributes.body
١- تحديد الهدف

٢- جمع البيانات

٣- تجهيز البيانات

الاجابه 👆🏻👆🏻

# data[].attributes.headline
مجموعة القرومم .

# data[].attributes.subject
مجموعة القرومم .

# data[].attributes.body
1. تحديد المشكلة واستخراج البيانات Gather and prepare data : يتم تحديد المشكلة المراد حلها وجمع البيانات المتعلقة بها، ويشمل ذلك استخراج البيانات من مصادر مختلفة وتنظيفها وتحويلها إلى تنسيق ناسب.

2. تقسيم البيانات Test the model : يتم تقسيم البيانات إلى بيانات تدريب وبيانات اختبار.

# data[].attributes.body
عملية تعلم الآلة تتضمن الخطوات التالية:

1. جمع البيانات: جمع البيانات المتاحة لتدريب النموذج.

2. تحديد الهدف: تحديد الهدف الذي يرغب المستخدم في تحقيقه.

3. تقسيم البيانات: تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب واختبار لتقييم أداء النموذج.

4. اختيار النموذج: اختيار نوع النموذج المناسب لحل المشكلة المحددة.

5. تدريب النموذج: تدريب النموذج باستخدام مجموعة البيانات لتعلم العلاقات والأنماط.

6. تقييم الأداء: قياس أداء النموذج باستخدام بيانات الاختبار لضمان كفاءته.

7. ضبط النموذج: إجراء تعديلات على النموذج لتحسين أدائه.

8. نقل النموذج: نقل النموذج إلى الإنتاج لاستخدامه في حل المشكلة الفعلية.

هذه هي الخطوات الأساسية، ويمكن تعديلها

# data[].attributes.body
عملية تعلم الآلة تشمل الخطوات الأساسية التالية:

1. تجميع البيانات: جمع مجموعة كبيرة ومتنوعة من البيانات ذات الصلة بالمشكلة المحددة.

2. تحضير البيانات: تنظيف وتنسيق البيانات لضمان جودة واتساقها وتجنب الأخطاء.

3. انتقاء النموذج: اختيار نموذج مناسب للمشكلة، سواء كانت تصنيف أو تنبؤ أو تكتشف أنماط.

4. تقسيم البيانات: تقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب والتحقق والاختبار لتقييم أداء النموذج.

5. **

# data[].attributes.body
تعلم الآلة هو مجال واسع يتطلب خطوات محددة لفهم المفاهيم وتطبيقها. إليك الخطوات الأساسية لتعلم الآلة:

1. فهم المفاهيم الرئيسية:

دراسة المفاهيم الأساسية مثل التصنيف، والتحسين، والتجميع.

2. دراسة الرياضيات والإحصاء:

فهم الرياضيات الأساسية ومفاهيم الإحصاء التي تستخدم في تطوير النماذج.

3. تعلم لغات البرمجة:

اختيار لغة البرمجة المناسبة (مثل Python) وتعلم كيفية استخدامها في تطبيق تقنيات تعلم الآلة.

4. دراسة الأدوات والمكتبات:

استكشاف أدوات تعلم الآلة الشهيرة مثل TensorFlow أو PyTorch.

5. العمل على مشاريع عملية:

المشاركة في مشاريع تطبيقية تساعد على تعميق الفهم وتطبيق المفاهيم النظرية.

6. التفاعل مع المجتمع:

المشاركة في المجتمعات عبر الإنترنت والمنتديات لتبادل الخبرات والتعلم من الخبرات الأخرى.

7. متابعة التطورات:

متابعة الأخبار والأبحاث في مجال تعلم الآلة للبقاء على اطلاع دائم على آخر التطورات.

تتطلب رحلة تعلم الآلة الوقت والجهد، ويفضل الجمع بين النظريات والتطبيقات العملية لتطوير مهارات فعّالة في هذا المجال.

# data[].attributes.headline
مجموعه السهم الاخضر

# data[].attributes.subject
مجموعه السهم الاخضر

# data[].attributes.body
تعلم الآلة هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير أنظمة قادرة على التعلم وتحسين أدائها بدون برمجة مباشرة، بل من خلال استخدام البيانات وتجارب التفاعل مع البيئة.

👆🏻👆🏻

# data[].attributes.headline
مجموعة القرومم .

# data[].attributes.subject
مجموعة القرومم .

# data[].attributes.body
عِلم تطوير الخوارزميات والنماذج الإحصائية التي تستخدمها أنظمة الحاسوب لأداء المهام بدون تعليمات واضحة.

# data[].attributes.body
تعلم الآلة هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على إعطاء الأنظمة الحاسوبية القدرة على التعلم والتحسين من تجاربها بشكل آلي دون الحاجة إلى برمجة صريحة.

# data[].attributes.body
تعلم الآلة هو فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير أنظمة قادرة على تعلم وتحسين أدائها بناءً على البيانات والتجارب. يعتمد تعلم الآلة على الخوارزميات التي تمكن الأنظمة من استخدام البيانات لتحسين أدائها في المهام المحددة بدون برمجة مباشرة.

# data[].attributes.body
مصطلح "تعلم الآلة" يشير إلى مجال في الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير أنظمة قادرة على التعلم وتحسين أدائها بناءً على الخبرة والبيانات. يستفيد تعلم الآلة من تقنيات مثل النماذج الإحصائية والشبكات العصبية لتمكين الأنظمة من التكيف وتحسين أدائها تلقائيًا دون الحاجة إلى برمجة صريحة لكل تفاصيل المهمة.

# data[].attributes.headline
مجموعة القرومم .

# data[].attributes.subject
مجموعة القرومم .

# data[].attributes.body
صحيح

# data[].attributes.body
صحيح

# data[].attributes.body
صح

# data[].attributes.body
صح

# data[].attributes.headline
مجموعه السهم الاخضر

# data[].attributes.subject
مجموعه السهم الاخضر

# data[].attributes.headline
مجموعة المبدعين

# data[].attributes.subject
مجموعة المبدعين

# data[].attributes.body
صح

# data[].attributes.headline
مجموعه السهم

# data[].attributes.subject
مجموعه السهم

# data[].attributes.body
الذكاء الاصطناعي يشير إلى تطوير الأنظمة والبرامج التي تظهر قدرات تشابه الذكاء البشري، مثل فهم اللغة، التعلم، التفكير الإبداعي، واتخاذ قرارات.

الاجابه 👆🏻

# data[].attributes.body
الذكاء الاصطناعي هو مجال في علوم الحاسوب يعنى بتطوير أنظمة وبرامج قادرة على تنفيذ مهام تتطلب ذكاءً بشريًا، مثل التعلم, التفكير الاستدلالي, وفهم اللغة البشرية.

# data[].attributes.body
الذكاء الاصطناعي هو مجال في علوم الحاسوب يهتم بتطوير برامج وأنظمة قادرة على أداء مهام تتطلب تفكيرًا ذكيًا، محاكاة لقدرات العقل البشري. يعتمد على تقنيات مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغات الطبيعية لتمكين الأنظمة من التكيف وتحسين أدائها مع مرور الوقت.

# data[].attributes.body
الذكاء الاصطناعي يشير إلى مجموعة من التقنيات والبرامج التي تهدف إلى إعطاء الأنظمة الحاسوبية القدرة على تنفيذ مهام تستدعي الذكاء البشري، مثل التعلم من الخبرة، واتخاذ قرارات، وفهم اللغة الطبيعية.

# data[].attributes.headline
مجموعة القرومم

# data[].attributes.subject
مجموعة القرومم

# data[].attributes.body
يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى عدة مجالات، منها تعلم الآلة، ومعالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الحاسوب، وتخطيط الروبوت، والتفاعل الإنسان-الحاسوب، والتعلم العميق، وغيرها

# data[].attributes.headline
مجموعة المبدعين

# data[].attributes.subject
مجموعة المبدعين

# data[].attributes.body
تعلم الآلة (Machine Learning):** تطوير نماذج يمكنها تعلم وتحسين أداءها بناءً على البيانات.

# data[].attributes.body
يشمل الذكاء الاصطناعي عدة مجالات، منها التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الحاسوب، والتخطيط والتنبؤ.

# data[].attributes.body
يمكن تقسيم مجالات الذكاء الصناعي إلى عدة فئات, منها التعلم الآلي، معالجة اللغة الطبيعية، رؤية الكمبيوتر، وتخطيط الآلة.

# data[].attributes.headline
مجموعه السهم

# data[].attributes.subject
مجموعه السهم

# data[].attributes.body
يشمل الذكاء الاصطناعي عدة مجالات، مثل تعلم الآلة، ومعالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الحاسوب، والتخطيط الآلي، والتفاعل الإنسان-الآلة، والتعرف على الأنماط، والذكاء الروبوتي، والتعلم العميق، وغيرها. إن هذه المجالات تتطور باستمرار مع تقدم التقنيات والأبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي.

الاجابه 👆🏻👆🏻

السؤال : عدد مجالات الذكاء الاصطناعي

# data[].attributes.headline
يمكن تقسيم مجالات الذك

# data[].attributes.body
يمكن تقسيم مجالات الذكاء الصناعي إلى عدة فئات, منها التعلم الآلي، معالجة اللغة الطبيعية، رؤية الكمبيوتر، وتخطيط الآلة.

# data[].attributes.headline
مجموعة ملوك الحاسب

# data[].attributes.subject
مجموعة ملوك الحاسب

# data[].attributes.body
خالد كعري

حسام سليمان

ريان البر

رائد البر

# data[].attributes.headline
السهم الاخضر

# data[].attributes.subject
السهم الاخضر

# data[].attributes.body
فارس عبدالله العطار

علي ال سلطان

عمار علي جابر القرني

# data[].attributes.headline
مجموعة القرومم .

# data[].attributes.subject
مجموعة القرومم .

# data[].attributes.body
محمد بن عبده بن علي الخبراني

محمد يحيى براهيم صديق

يوسف ادريس سيّد

# data[].attributes.headline
مجموعه الحوت

# data[].attributes.subject
مجموعه الحوت

# data[].attributes.body
التعرف على الصور

التعرف على الكلام

التوصيات

التشخيص الطبي

# data[].attributes.body
:

تطبيقات تعلم الآلة

التعرف إلى الصور

التعرف إلى الأصوات

تنبؤات التنقل

مراقبة الفيديو

منصات التواصل الاجتماعي

كشف الاحتيال عبر الإنترنت

الخلاصة:

# data[].attributes.body
التعرف على الصور

التعرف على الكلام

التوصيات

التشخيص الطبي

القياده الذاتيه

# data[].attributes.headline
صقور السعودية 

# data[].attributes.subject
صقور السعودية 

# data[].attributes.body
التعرف على الصور

التعرف على الكلام

الترجمه الاليه

التنبؤ

# data[].attributes.body
أنظمة التوصيات

كشف الاحتيال

التنبؤ بالأسعار

الرعاية الصحية

القيادة الذاتية

# data[].attributes.body
تطبيقات تعلم الآلة

التعرف إلى الصّور

التعرُّف إلى الأصوات

تنبؤات التنقل

مراقبة الفيديو

مِنصَّات التواصل الاجتماعي

كشف الاحتيال عبر الإنترنت

الخلاصة:

# data[].attributes.body
التعرف إلى الصّور

التعرُّف إلى الأصوات

تنبؤات التنقل

مراقبة الفيديو

مِنصَّات التواصل الاجتماعي

كشف الاحتيال عبر الإنترنت

# data[].attributes.headline
مجموعه الفهود

# data[].attributes.subject
مجموعه الفهود

# data[].attributes.body
التعرف إلى الصّور

التعرُّف إلى الأصوات

تنبؤات التنقل

مراقبة الفيديو

مِنصَّات التواصل الاجتماعي

كشف الاحتيال عبر الإنترنت

الخلاصة:

# data[].attributes.body
يمكن تقسيم عملية تعلم الآلة إلى الخطوات الأساسية التالية:

1. تحديد المشكلة: في هذه الخطوة، يتم تحديد المشكلة التي سيتم حلها باستخدام تعلم الآلة. على سبيل المثال، قد تتضمن المشكلة تصنيف الصور أو التعرف على الكلام أو التنبؤ بالأحداث المستقبلية.

2. جمع البيانات: في هذه الخطوة، يتم جمع البيانات التي سيتم استخدامها لتدريب نموذج تعلم الآلة. يجب أن تكون البيانات ذات صلة بالمشكلة المراد حلها، ويجب أن تكون كافية لتدريب النموذج بشكل صحيح.

3. إعداد البيانات: في هذه الخطوة، يتم إعداد البيانات لتكون جاهزة للتدريب. قد يشمل ذلك تنظيف البيانات من الأخطاء أو تحويلها إلى تنسيق يمكن للنموذج فهمه.

4. اختيار خوارزمية التعلم الآلي: في هذه الخطوة، يتم اختيار خوارزمية تعلم الآلي التي سيتم استخدامها لتدريب النموذج. تختلف الخوارزميات المختلفة في كيفية تعلمها من البيانات، ويجب اختيار الخوارزمية المناسبة للتطبيق المراد حله.

5. تدريب النموذج: في هذه الخطوة، يتم تدريب النموذج باستخدام البيانات المجمعة والمعدة. تتضمن هذه العملية إطعام النموذج البيانات وضبط معلماته حتى يتمكن من أداء المهمة المطلوبة.

6. تقييم النموذج: في هذه الخطوة، يتم تقييم أداء النموذج باستخدام مجموعة بيانات اختبار. تتضمن هذه العملية تقديم بيانات لم يتم استخدامها لتدريب النموذج إلى النموذج وقياس دقته في أداء المهمة المطلوبة.

7. نشر النموذج: في هذه الخطوة، يتم نشر النموذج بحيث يمكن استخدامه في التطبيقات العملية. قد يتضمن ذلك تحويل النموذج إلى تنسيق يمكن استخدامه على الأجهزة الطرفية أو دمجه مع تطبيقات أخرى.

شرح مفصل لكل من هذه الخطوات:

تحديد المشكلة

تتضمن هذه الخطوة تحديد المشكلة التي سيتم حلها باستخدام تعلم الآلة. يجب أن تكون المشكلة محددة وقابلة للقياس وقابلة للتحقيق وذات صلة. على سبيل المثال، قد تتضمن المشكلة تصنيف الصور على أنها قطط أو كلاب، أو التعرف على الكلام أو التنبؤ بالأحداث المستقبلية.

جمع البيانات

تتضمن هذه الخطوة جمع البيانات التي سيتم استخدامها لتدريب نموذج تعلم الآلة. يجب أن تكون البيانات ذات صلة بالمشكلة المراد حلها، ويجب أن تكون كافية لتدريب النموذج بشكل صحيح. على سبيل المثال، إذا كانت المشكلة هي تصنيف الصور على أنها قطط أو كلاب، فقد يتم جمع مجموعة بيانات من الصور المكتوب عليها "قطة" أو "كلب".

إعداد البيانات

تتضمن هذه الخطوة إعداد البيانات لتكون جاهزة للتدريب. قد يشمل ذلك تنظيف البيانات من الأخطاء أو تحويلها إلى تنسيق يمكن للنموذج فهمه. على سبيل المثال، إذا كانت البيانات عبارة عن نص، فقد يتم تحويلها إلى مصفوفة من الأرقام أو الأحرف.

اختيار خوارزمية التعلم الآلي

تتضمن هذه الخطوة اختيار خوارزمية تعلم الآلي التي سيتم استخدامها لتدريب النموذج. تختلف الخوارزميات المختلفة في كيفية تعلمها من البيانات، ويجب اختيار الخوارزمية المناسبة للتطبيق المراد حله. على سبيل المثال، إذا كانت المشكلة هي تصنيف الصور، فقد يتم استخدام خوارزمية الانحدار اللوجستي.

تدريب النموذج

تتضمن هذه الخطوة تدريب النموذج باستخدام البيانات المجمعة والمعدة. تتضمن هذه العملية إطعام النموذج البيانات وضبط معلماته حتى يتمكن من أداء المهمة المطلوبة. على سبيل المثال، إذا كانت الخوارزمية المستخدمة هي الانحدار اللوجستي، فقد يتم استخدام طريقة التدرج لضبط معلمات النموذج.

تقييم النموذج

تتضمن هذه الخطوة تقييم أداء النموذج باستخدام مجموعة بيانات اختبار. تتضمن هذه العملية تقديم بيانات لم يتم استخدامها لتدريب النموذج إلى النموذج وقياس دقته في أداء المهمة المطلوبة. على سبيل المثال، إذا كانت المشكلة هي تصنيف الصور، فقد يتم استخدام مجموعة بيانات من الصور غير المكتوب عليها "قطة" أو "كلب" لتقييم أداء النموذج.

نشر النموذج

تتضمن هذه الخطوة نشر النموذج بحيث يمكن استخدامه في التطبيقات العملية. قد يتضمن ذلك تحويل النموذج إلى تنسيق يمكن استخدامه على الأجهزة الطرفية أو دمجه مع تطبيقات أخرى. على سبيل المثال، إذا كانت المشكلة هي تصنيف الصور، فقد يتم نشر النموذج كتطبيق ويب أو كوحدة معالجة صغرى يمكن استخدامها على الهاتف الذكي.

تختلف الخطوات الأساسية لعملية تعلم الآلة من تطبيق إلى آخر، ولكن الخطوات المذكورة أعلاه هي الأساس الذي تعتمد عليه جميع تطبيقات تعلم الآلة.

# data[].attributes.headline
مجموعة الحوت

# data[].attributes.subject
مجموعة الحوت

# data[].attributes.body
:تجميع مجموعة متنوعة من البيانات ذات الصلة بالمشكلة المراد حلها.تحضير البيانات:تنظيف البيانات وتحويلها إلى شكل مناسب لعملية التعلم.انتقاء النموذج:اختيار نموذج تعلم الآلة المناسب للمهمة، مثل الشبكات العصبية أو الطرق الإحصائية.تقسيم البيانات:تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار لتقييم أداء النموذج.تدريب النموذج:تعديل معلمات النموذج باستخدام بيانات التدريب لتعلم العلاقات في البيانات.

# data[].attributes.body
تعلم الآلة: حدد هدفك، اجمع ونظف البيانات، قسمها، اختر نموذجًا، قم بتدريبه وضبطه، ثم قيم واستخدمه، وتابع تحسين أدائه.

# data[].attributes.headline
محموعه الفهود

# data[].attributes.subject
محموعه الفهود

# data[].attributes.body
جمع البيانات

تحضير البيانات

اختيار نموذج

تدريب نموذج

تقيم نموذج

ضبط التنبؤ

# data[].attributes.headline
مجموعة الاشبال 

# data[].attributes.subject
مجموعة الاشبال 

# data[].attributes.body
1. جمع البيانات

2. تحضير البيانات

3. اختيار نموذج

4. تقييم نموذج

5. ضبط Hyperparameter

6. التنبؤ

# data[].attributes.body
عملية تعلم الآلة تتضمن الخطوات الأساسية التالية:

1. تحديد الهدف: حدد الغرض من عملية التعلم والنتائج المرجوة.

2. جمع البيانات: اجمع بيانات كافية ومتنوعة ذات صلة بالمجال الذي ترغب في تعلم الآلة فيه.

3. تحضير البيانات: قم بتنظيف وتنسيق البيانات لضمان جودة وصلاحيتها للاستفادة القصوى.

4. انقسام البيانات: قسم البيانات إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبار لتقييم أداء النموذج.

5. اختيار النموذج: حدد نوع النموذج الذي يتناسب مع نوع المشكلة والبيانات.

6. تدريب النموذج: استخدم بيانات التدريب لتدريب النموذج وضبط معاملاته.

7. تقييم الأداء: قيم أداء النموذج باستخدام بيانات الاختبار لضمان فعاليته.

8. ضبط النموذج: في حالة الحاجة، قم بضبط معاملات النموذج لتحسين أدائه.

9. استخدام النموذج: قم بتطبيق النموذج على بيانات جديدة للقيام بالتنبؤ أو المهمة المرغوبة.

10. متابعة وتحسين: قم بمراقبة أداء النموذج بانتظام وقم بتحسينه عند الحاجة.

هذه الخطوات تشكل إطارًا عامًا لعملية تعلم الآلة، ويمكن تخصيصها حسب سياق المشروع والمتطلبات الفردية.

# data[].attributes.headline
التي سيتم حلها

# data[].attributes.body
1. التي سيتم حلها باستخدام تعلم الآلة. على سبيل المثال، قد تتضمن المشكلة تصنيف الصور أو التعرف على الكلام أو التنبؤ بالأحداث المستقبلية.

2. جمع البيانات: في هذه الخطوة، يتم جمع البيانات التي سيتم استخدامها لتدريب نموذج تعلم الآلة. يجب أن تكون البيانات ذات صلة بالمشكلة المراد حلها، ويجب أن تكون كافية لتدريب النموذج بشكل صحيح.

3. إعداد البيانات: في هذه الخطوة، يتم إعداد البيانات لتكون جاهزة للتدريب. قد يشمل ذلك تنظيف البيانات من الأخطاء أو تحويلها إلى تنسيق يمكن للنموذج فهمه.

4. اختيار خوارزمية التعلم الآلي: في هذه الخطوة، يتم اختيار خوارزمية تعلم الآلي التي سيتم استخدامها لتدريب النموذج. تختلف الخوارزميات المختلفة في كيفية تعلمها من البيانات، ويجب اختيار الخوارزمية المناسبة للتطبيق المراد حله.

5. تدريب النموذج: في هذه الخطوة، يتم تدريب النموذج باستخدام البيانات المجمعة والمعدة. تتضمن هذه العملية إطعام النموذج البيانات وضبط معلماته حتى يتمكن من أداء المهمة المطلوبة.

6. تقييم النموذج: في هذه الخطوة، يتم تقييم أداء النموذج باستخدام مجموعة بيانات اختبار. تتضمن هذه العملية تقديم بيانات لم يتم استخدامها لتدريب النموذج إلى النموذج وقياس دقته في أداء المهمة المطلوبة.

7. نشر النموذج: في هذه الخطوة، يتم نشر النموذج بحيث يمكن استخدامه في التطبيقات العملية. قد يتضمن ذلك تحويل النموذج إلى تنسيق يمكن استخدامه على الأجهزة الطرفية أو دمجه مع تطبيقات أخرى.

فيما يلي شرح مفصل لكل من هذه الخطوات:

تحديد المشكلة

تتضمن هذه الخطوة تحديد المشكلة التي سيتم حلها باستخدام تعلم الآلة. يجب أن تكون المشكلة محددة وقابلة للقياس وقابلة للتحقيق وذات صلة. على سبيل المثال، قد تتضمن المشكلة تصنيف الصور على أنها قطط أو كلاب، أو التعرف على الكلام أو التنبؤ بالأحداث المستقبلية.

جمع البيانات

تتضمن هذه الخطوة جمع البيانات التي سيتم استخدامها لتدريب نموذج تعلم الآلة. يجب أن تكون البيانات ذات صلة بالمشكلة المراد حلها، ويجب أن تكون كافية لتدريب النموذج بشكل صحيح. على سبيل المثال، إذا كانت المشكلة هي تصنيف الصور على أنها قطط أو كلاب، فقد يتم جمع مجموعة بيانات من الصور المكتوب عليها "قطة" أو "كلب".

إعداد البيانات

تتضمن هذه الخطوة إعداد البيانات لتكون جاهزة للتدريب. قد يشمل ذلك تنظيف البيانات من الأخطاء أو تحويلها إلى تنسيق يمكن للنموذج فهمه. على سبيل المثال، إذا كانت البيانات عبارة عن نص، فقد يتم تحويلها إلى مصفوفة من الأرقام أو الأحرف.

اختيار خوارزمية التعلم الآلي

تتضمن هذه الخطوة اختيار خوارزمية تعلم الآلي التي سيتم استخدامها لتدريب النموذج. تختلف الخوارزميات المختلفة في كيفية تعلمها من البيانات، ويجب اختيار الخوارزمية المناسبة للتطبيق المراد حله. على سبيل المثال، إذا كانت المشكلة هي تصنيف الصور، فقد يتم استخدام خوارزمية الانحدار اللوجستي.

تدريب النموذج

تتضمن هذه الخطوة تدريب النموذج باستخدام البيانات المجمعة والمعدة. تتضمن هذه العملية إطعام النموذج البيانات وضبط معلماته حتى يتمكن من أداء المهمة المطلوبة. على سبيل المثال، إذا كانت الخوارزمية المستخدمة هي الانحدار اللوجستي، فقد يتم استخدام طريقة التدرج لضبط معلمات النموذج.

تقييم النموذج

تتضمن هذه الخطوة تقييم أداء النموذج باستخدام مجموعة بيانات اختبار. تتضمن هذه العملية تقديم بيانات لم يتم استخدامها لتدريب النموذج إلى النموذج وقياس دقته في أداء المهمة المطلوبة. على سبيل المثال، إذا كانت المشكلة هي تصنيف الصور، فقد يتم استخدام مجموعة بيانات من الصور غير المكتوب عليها "قطة" أو "كلب" لتقييم أداء النموذج.

نشر النموذج

تتضمن هذه الخطوة نشر النموذج بحيث يمكن استخدامه في التطبيقات العملية. قد يتضمن ذلك تحويل النموذج إلى تنسيق يمكن استخدامه على الأجهزة الطرفية أو دمجه مع تطبيقات أخرى. على سبيل المثال، إذا كانت المشكلة هي تصنيف الصور، فقد يتم نشر النموذج كتطبيق ويب أو كوحدة معالجة صغرى يمكن استخدامها على الهاتف الذكي.

تختلف الخطوات الأساسية لعملية تعلم الآلة من تطبيق إلى آخر، ولكن الخطوات المذكورة أعلاه هي الأساس الذي تعتمد عليه جميع تطبيقات تعلم الآلة.

Cr7

# data[].attributes.headline
يمكن تعريف تعلم الآلة 

# data[].attributes.body
يمكن تعريف تعلم الآلة على أنه "دراسة خوارزميات الكمبيوتر التي تحسن أدائها تلقائيًا من خلال التجربة".

بشكل عام، يمكن تقسيم تعلم الآلة إلى مستويين:

التعلم الاستقرائي: يركز على تعلم علاقات عامة من البيانات. على سبيل المثال، يمكن استخدام التعلم الاستقرائي لتدريب نموذج يمكنه تصنيف الصور على أنها قطط أو كلاب.

التعلم الاستنتاجي: يركز على استنتاج قواعد عامة من البيانات. على سبيل المثال، يمكن استخدام التعلم الاستنتاجي لتدريب نموذج يمكنه اكتشاف الأنماط في البيانات.

تستخدم أنظمة تعلم الآلة في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك:

التعرف على الصور: يمكن استخدام أنظمة تعلم الآلة لتحديد الأشياء في الصور. على سبيل المثال، يمكن استخدام هذه الأنظمة لتحديد وجوه الأشخاص أو علامات الشوارع أو المنتجات في المتاجر.

التعرف على الكلام: يمكن استخدام أنظمة تعلم الآلة لتحويل الكلام إلى نص. على سبيل المثال، يمكن استخدام هذه الأنظمة في تطبيقات المساعدة الصوتية أو تحويل الكلام إلى نص في المستندات.

التوصيات: يمكن استخدام أنظمة تعلم الآلة لتوصية منتجات أو خدمات للمستخدمين. على سبيل المثال، يمكن استخدام هذه الأنظمة لتوصية أفلام أو الموسيقى أو الكتب للمستخدمين بناءً على اهتماماتهم السابقة.

التشخيص الطبي: يمكن استخدام أنظمة تعلم الآلة لمساعدة الأطباء في تشخيص الأمراض. على سبيل المثال، يمكن استخدام هذه الأنظمة لتحليل الصور الطبية بحثًا عن علامات المرض.

القيادة الذاتية: يمكن استخدام أنظمة تعلم الآلة لقيادة السيارات دون تدخل بشري. على سبيل المثال، يمكن استخدام هذه الأنظمة لتحليل الصور والبيانات من أجهزة الاستشعار الأخرى لتحديد الطريق وحركة المرور واتخاذ القرارات اللازمة لقيادة السيارة بأمان.

يستمر مجال تعلم الآلة في التطور بسرعة، ويتوقع أن له تأثير عميق على حياتنا في المستقبل.

Cr7

# data[].attributes.body
تعلم الآلة هو مفهوم في علم الحاسوب يعني تطوير نماذج وبرامج تتعلم من البيانات والتجارب لتحسين أدائها بمرور الوقت دون الحاجة إلى برمجة يدوية.

# data[].attributes.headline
صقور السعودية 

# data[].attributes.subject
صقور السعودية 

# data[].attributes.body
مجال من علوم الكمبيوتر يهتم بتطوير خوارزميات وتقنيات تسمح للحواسيب باكتساب المعرفة من البيانات،

# data[].attributes.body
تعلم الآلة هو مجال الذكاء الاصطناعي الذي يهتم بإنشاء خوارزميات تسمح للآلات بالتعلم دون أن يتم برمجتها بشكل صريح.

# data[].attributes.body
تعلم الآلة هو مصطلح يشير إلى القدرة على تحسين أداء الأنظمة الحاسوبية دون الحاجة إلى برمجة صريحة. يتيح تعلم الآلة للأنظمة أن تتكيف وتتطور استنادًا إلى البيانات والتجارب، ويشمل ذلك تقنيات مثل تعلم النماذج، والشبكات العصبية الاصطناعية، والتعلم العميق

# data[].attributes.headline
مجموعه الفهود

# data[].attributes.subject
مجموعه الفهود

# data[].attributes.body
عِلم تطوير الخوارزميات والنماذج الإحصائية التي تستخدمها أنظمة الحاسوب لأداء المهام بدون تعليمات واضحة، اعتمادًا على الأنماط والاستدلال بدلاً من ذلك

# data[].attributes.headline
مجموعة الحوت

# data[].attributes.subject
مجموعة الحوت

# data[].attributes.body
تعلم الآلة هو فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير أنظم تكنولوجية قادرة على تحسين أدائها بناءً على الخبرة والبيانات، دون الحاجة إلى برمجة صريحة.

# data[].attributes.body
صح نعم ايوا ممتاز

# data[].attributes.body
صح

# data[].attributes.headline
لاطّلاع على المسودات ا

# data[].attributes.body
لاطّلاع على المسودات الأخرى

الذكاء الاصطناعي هو مجال من علوم الكمبيوتر يركز على إنشاء أنظمة يمكن أن تتعلم وتتصرف بشكل مستقل. يسعى الباحثون في مجال الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء أنظمة يمكنها محاكاة الذكاء البشري في مجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك التعلم والتفكير والحل الخلاق للمشكلات.

Cr7

# data[].attributes.headline
مجموعة الاشبال 

# data[].attributes.subject
مجموعة الاشبال 

# data[].attributes.body
صواب

# data[].attributes.body
بالفعل! الذكاء الاصطناعي هو مجال حديث ومثير في علوم وتقنية الحاسوب. يتمحور حول إنشاء برامج وأنظمة تستطيع التعلم والتفكير واتخاذ القرارات بشكل مشابه للبشر. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في مجموعة متنوعة من المجالات مثل الروبوتات وتحليل البيانات والترجمة الآلية والطب وغيرها. إنها مجال مثير ومبتكر يعد بتحويل العالم وتحسين حياتنا.

# data[].attributes.headline
مجموعة الحوت

# data[].attributes.subject
مجموعة الحوت

# data[].attributes.body
لا

# data[].attributes.headline
مجموعه الفهود

# data[].attributes.subject
مجموعه الفهود

# data[].attributes.body
صح

# data[].attributes.headline
صقور السعودية 

# data[].attributes.subject
صقور السعودية 

# data[].attributes.body
صح

# data[].attributes.body
نعم

Cr7 group

# data[].attributes.headline
الذكاء الاصطناعي هو مجال في علوم الحاسوب يهتم بتطوير أنظمة تكنولوجية قادرة على أداء مهام تتطلب تفكيرًا واتخاذ قرارات، محاكاة بعض جوانب الذكاء البشري. يعتمد على البرمجة والتعلم الآلي لتحليل البيانات واتخاذ قرارات بطريقة ذكية.

# data[].attributes.subject
الذكاء الاصطناعي هو مجال في علوم الحاسوب يهتم بتطوير أنظمة تكنولوجية قادرة على أداء مهام تتطلب تفكيرًا واتخاذ قرارات، محاكاة بعض جوانب الذكاء البشري. يعتمد على البرمجة والتعلم الآلي لتحليل البيانات واتخاذ قرارات بطريقة ذكية.

# data[].attributes.body
Cr7

# data[].attributes.headline
لاطّلاع على المسودات ا

# data[].attributes.body
لاطّلاع على المسودات الأخرى

الذكاء الاصطناعي هو مجال من علوم الكمبيوتر يركز على إنشاء أنظمة يمكن أن تتعلم وتتصرف بشكل مستقل. يسعى الباحثون في مجال الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء أنظمة يمكنها محاكاة الذكاء البشري في مجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك التعلم والتفكير والحل الخلاق للمشكلات.

# data[].attributes.headline
مجموعة الأشبال

# data[].attributes.subject
مجموعة الأشبال

# data[].attributes.body
الذكاء الاصطناعي هو مجال في علوم الكمبيوتر يهتم بتطوير أنظمة تكون قادرة على القيام بمهام تعتبر ذكاءً بشرياً. يهدف الذكاء الاصطناعي إلى تعلم الآلة وتحليل البيانات واتخاذ القرارات وحل المشكلات بطرق تشبه طريقة تفكير الإنسان.

# data[].attributes.body
صحيح، الذكاء الاصطناعي يهدف إلى تطوير أنظمة قادرة على أداء مهام تقليدية للذكاء البشري بشكل آلي، مستخدمة تقنيات مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية لتحسين أدائها.

# data[].attributes.body
Messi>cr7

# data[].attributes.headline
صقور السعودية 

# data[].attributes.subject
صقور السعودية 

# data[].attributes.body
على أنه القدرة على إظهار الذكاء، وهو القدرة على التفكير والتعلم وحل المشكلات. يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي صريحًا، أي أنه يمكن برمجة الكمبيوتر على أداء مهمة معينة، أو يمكن أن يكون ضمنيًا، أي أن الكمبيوتر يمكنه تعلم كيفية أداء مهمة معينة من خلال تجربة البيانات.

# data[].attributes.headline
مجموعه الفهود

# data[].attributes.subject
مجموعه الفهود

# data[].attributes.body
الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال علوم الكمبيوتر المخصص لحل المشكلات المعرفية المرتبطة عادةً بالذكاء البشري، مثل التعلم والإبداع والتعرف على الصور. تجمع المؤسسات الحديثة كمياتٍ كبيرةً من البيانات من مصادر متنوعة مثل أجهزة الاستشعار الذكية والمحتوى الذي ينشئه الإنسان وأدوات المراقبة وسجلات النظام

# data[].attributes.headline
مجموعة الحوت

# data[].attributes.subject
مجموعة الحوت

# data[].attributes.body
الذكاء الاصطناعي هو مجال في علوم الحاسوب يهتم بتطوير أنظمة وبرامج قادرة على تنفيذ مهام تتطلب تفكيراً ذكياً، مثل التعلم من الخبرة، وحل المشاكل، واتخاذ قرارات. يستخدم الذكاء الاصطناعي مفاهيم من الرياضيات وعلوم الحاسوب لتصميم أنظمة قادرة على محاكاة بعض جوانب القدرات العقلية البشرية.

# data[].attributes.body
الذكاء الاصطناعي للمحادثة (Conversational AI)

التعرف على الكلام (Speech recognition)

الرؤية الحاسوبية (Computer vision

تعلم الآلة (Machine learning

# data[].attributes.headline
مجموعه الفهود

# data[].attributes.subject
مجموعه الفهود

# data[].attributes.body
شركات جمع و تنقيب البيانات.

شركات الروبوتات والأنظمة الألية.

شركات تطوير السيارات الحديثة.

البرمجة.

تطوير المواقع الالكترونية.

تكنولوجيا المعلومات.

برمجة التطبيقات و البرامج الذكية.

شرِكات الكمبيوتر و تطوير الأنظمة المتعلقة به.

# data[].attributes.body
صحيح، يمكن تلخيص أنواع الذكاء الاصطناعي إلى الضيق والعام، وكذلك تقسيمه إلى مجالات مثل التعلم الآلي، الرؤية الحاسوبية، معالجة اللغة الطبيعية، والتعلم العميق. كل تلك المجالات تعكس تخصصات متنوعة تستخدم في تطبيقات مختلفة.

# data[].attributes.body
تعلم الآلة، ومعالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الحاسوب، وتخطيط الأنظمة، والروبوتيات، والتعرف على الأنماط، والتفاعل الإنسان-الحاسوب، والتعلم العميق، والتعلم التعاوني، وغيرها. يوجد العديد من الاختصاصات داخل هذه المجالات التي تستكشف التقنيات المتقدمة لتحقيق أهداف محددة.

# data[].attributes.headline
عدد مجالات الذكاء الاصطناعي 

# data[].attributes.subject
عدد مجالات الذكاء الاصطناعي 

# data[].attributes.body
لا يوجد عدد محدد لمجالات الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن تقسيمه إلى العديد من المجالات الفرعية، ولكل مجال منها اهتماماته وتقنياته الخاصة. وبشكل عام، يمكن تقسيم مجالات الذكاء الاصطناعي إلى نوعين رئيسيين:

الذكاء الاصطناعي الضيق: ويركز على تطوير أنظمة ذكية يمكنها أداء مهمة محددة، مثل لعبة الشطرنج أو التعرف على الوجه أو ترجمة اللغات.

الذكاء الاصطناعي العام: ويسعى إلى تطوير أنظمة ذكية يمكنها أداء أي مهمة يمكن أن يقوم بها الإنسان، مثل حل المشكلات واتخاذ القرارات والتعلم من التجربة.

فيما يلي بعض الأمثلة على مجالات الذكاء الاصطناعي:

التعلم الآلي: وهو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير أنظمة يمكنها تعلم القواعد من البيانات دون أن يتم برمجتها بشكل صريح.

الرؤية الحاسوبية: وهو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير أنظمة يمكنها فهم ومعالجة الصور ومقاطع الفيديو.

معالجة اللغة الطبيعية: وهو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير أنظمة يمكنها فهم ومعالجة اللغة الطبيعية.

الذكاء الاصطناعي الأخلاقي: وهو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي يركز على دراسة الآثار الأخلاقية للذكاء الاصطناعي.

تستمر مجالات الذكاء الاصطناعي في التوسع والتطور، مع ظهور تقنيات جديدة وتطبيقات جديدة. ويعد الذكاء الاصطناعي أحد المجالات الأكثر إثارة للاهتمام في مجال التكنولوجيا، حيث له القدرة على إحداث ثورة في العديد من جوانب حياتنا.

مجموعة الفهود

# data[].attributes.headline
يمكن تقسيم مجالات الذكاء الاصطناعي إلى عدة فئات، منها تعلم الآلة، ومعالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الحاسوب، وتخطيط الذكاء الاصطناعي، والتفاعل بين الإنسان والآلة، وغيرها.

# data[].attributes.subject
يمكن تقسيم مجالات الذكاء الاصطناعي إلى عدة فئات، منها تعلم الآلة، ومعالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الحاسوب، وتخطيط الذكاء الاصطناعي، والتفاعل بين الإنسان والآلة، وغيرها.

# data[].attributes.body
Cr7.

# data[].attributes.body
مجموعة cr7

# data[].attributes.body
لا يوجد عدد محدد لمجالات الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن تقسيمه إلى العديد من المجالات الفرعية بناءً على القدرات والوظائف التي يقوم بها.

بشكل عام، يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى نوعين رئيسيين:

* **الذكاء الاصطناعي الضيق** (Narrow AI): وهو الذكاء الاصطناعي الذي يركز على أداء مهمة محددة واحدة، مثل لعب لعبة الشطرنج أو ترجمة اللغة.

* **الذكاء الاصطناعي العام** (General AI): وهو الذكاء الاصطناعي الذي يتمتع بالقدرة على أداء أي مهمة فكرية يستطيع الإنسان القيام بها، مثل حل المشكلات المعقدة واتخاذ القرارات المستنيرة.

يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي الضيق إلى العديد من المجالات الفرعية، مثل:

* **التعلم الآلي** (Machine Learning): وهو مجال يركز على تطوير خوارزميات يمكنها تعلم سلوك معين من البيانات.

* **الرؤية الحاسوبية** (Computer Vision): وهو مجال يركز على تطوير خوارزميات يمكنها فهم الصور ومقاطع الفيديو.

* **معالجة اللغات الطبيعية** (Natural Language Processing): وهو مجال يركز على تطوير خوارزميات يمكنها فهم ومعالجة اللغة الطبيعية.

* **روبوتيات** (Robotics): وهو مجال يركز على تطوير الروبوتات والأنظمة الآلية.

يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي العام إلى العديد من المجالات الفرعية، مثل:

* **الذكاء الاصطناعي العاطفي** (Emotional AI): وهو مجال يركز على تطوير خوارزميات يمكنها فهم ومعالجة المشاعر البشرية.

* **الذكاء الاصطناعي الذاتي** (Self-Aware AI): وهو مجال يركز على تطوير خوارزميات يمكنها أن تكون على دراية بذاتها وقدراتها.

* **الذكاء الاصطناعي الأخلاقي** (Ethical AI): وهو مجال يركز على تطوير خوارزميات يمكنها أن تكون أخلاقية وعادلة.

بالإضافة إلى هذه المجالات الفرعية، هناك العديد من المجالات الأخرى التي يتم فيها تطبيق الذكاء الاصطناعي، مثل:

* **الطب**

* **المالية**

* **التصنيع**

* **التعليم**

* **الترفيه**

وهكذا، فإن عدد مجالات الذكاء الاصطناعي غير محدد، حيث يمكن تقسيمه إلى العديد من المجالات الفرعية بناءً على الق درات والوظائف التي يقوم بها.

# data[].attributes.headline
مجموعة الحوت

# data[].attributes.subject
مجموعة الحوت

# data[].attributes.body
مجالات الذكاء الاصطناعي تشمل:

1. **التعلم الآلي (Machine Learning):** تطوير نماذج تتعلم من البيانات وتحسن أدائها بمرور الوقت.

2. **معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing):** فهم وتفاعل الأنظمة مع اللغة البشرية.

3. **رؤية الحاسوب (Computer Vision):** تمكين الأنظمة من تحليل وتفسير الصور والفيديو.

4. **روبوتيات الذكاء الاصطناعي (AI Robotics):** تصميم وتطوير روبوتات قادرة على اتخاذ قرارات والتفاعل مع البيئة.

5. **تخطيط الذكاء الاصطناعي (AI Planning):** تطوير أنظمة تكوين الخطط واتخاذ القرارات.

6. **التفاعل الإنسان-آلة (Human-Computer Interaction):** تحسين وتسهيل التفاعل بين البشر والأنظمة الذكية.

7. **تعزيز الذكاء (Augmented Intelligence):** دمج التقنيات الذكية لتعزيز قدرات البشر.

هذه مجرد أمثلة، وهناك العديد من الاختصاصات الفرعية والتفاصيل داخل كل مجال.

# data[].attributes.body
هناك العديد من مجالات الذكاء الاصطناعي. بعضها يشمل:

1. تعلم الآلة (Machine Learning): يركز على تطوير النماذج والخوارزميات التي تتعلم وتتكيف مع البيانات لتنفيذ المهام بدقة أعلى مع مرور الوقت.

2. معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing): يتعلق بتحليل وفهم وتوليد اللغة الطبيعية بواسطة الحواسيب. يستخدم في تحويل الكلام إلى نص، وفهم المعنى الضمني للكلمات والجمل، وتوليد النصوص بطريقة طبيعية.

3. رؤية الحاسوب (Computer Vision): يهتم بتطوير تقنيات لتصفح وتحليل وفهم الصور والفيديو. يستخدم في تطبيقات مثل التعرف على الوجوه، التصنيف التلقائي للصور، والكشف عن الكائنات.

4. التخطيط والاختيار (Planning and Scheduling): يتعلق بتطوير نماذج وخوارزميات للتخطيط والجدولة لتنفيذ المهام بطريقة فعالة وذكية.

5. الروبوتات الذكية (Intelligent Robotics): يرتبط بتطوير الروبوتات التي تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات ذكية وتفاعل مع البيئة والبشر.

هذه مجرد بعض الأمثلة وهناك الكثير من المجالات الأخرى في مجال الذكاء الاصطناعي.

# data[].attributes.body
يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى أنواع مختلفة وهناك نوعان أساسيان من التصنيفات الرئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي. الأول يعتمد على قدرات هذه التقنية وحدودها في تنفيذ المدخلات الخاصة بها. أما الثاني فيعتمد على الوظيفة التي تقوم بها تقنية الذكاء الاصطناعي على سبيل المثال الآلات التفاعلية وتعلم الوعي الذاتي

# data[].attributes.headline
المجموعة الأولى 

# data[].attributes.subject
المجموعة الأولى 

# data[].attributes.body
لا يوجد عدد محدد لمجالات الذكاء الاصطناعي، حيث يتم تطوير مجالات جديدة باستمرار. ومع ذلك، يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى عدة مجالات رئيسية، بما في ذلك:

التعلم الآلي: يركز هذا المجال على تطوير خوارزميات يمكنها تعلم المعلومات من البيانات دون أن يتم برمجتها بشكل صريح.

يفتح الرابط في نافذة جديدة.www.noonpost.com

الذكاء الاصطناعي مجال التعلم الآلي

معالجة اللغة الطبيعية: يركز هذا المجال على تطوير أنظمة يمكنها فهم ومعالجة اللغة الطبيعية، مثل اللغة البشرية.

يفتح الرابط في نافذة جديدة.ai.malawad.com

الذكاء الاصطناعي مجال معالجة اللغة الطبيعية

الرؤية الحاسوبية: يركز هذا المجال على تطوير أنظمة يمكنها فهم ومعالجة الصور والفيديو.

يفتح الرابط في نافذة جديدة.dlarabic.com

الذكاء الاصطناعي مجال الرؤية الحاسوبية

الروبوتات: يركز هذا المجال على تطوير الروبوتات التي يمكنها التفكير والتصرف بشكل مستقل.

يفتح الرابط في نافذة جديدة.marsalqatar.qa

الذكاء الاصطناعي مجال الروبوتات

الذكاء الاصطناعي العام: يركز هذا المجال على تطوير الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه أداء أي مهمة يمكن للإنسان القيام بها.

يفتح الرابط في نافذة جديدة.www.twinkl.com.mx

الذكاء الاصطناعي مجال الذكاء الاصطناعي العام

بالإضافة إلى هذه المجالات الرئيسية، هناك العديد من المجالات الأخرى للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك:

الذكاء الاصطناعي في الأعمال: يركز هذا المجال على استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات التجارية.

يفتح الرابط في نافذة جديدة.www.telecomreviewarabia.com

الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال

الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: يركز هذا المجال على استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الرعاية الصحية.

يفتح الرابط في نافذة جديدة.www.webteb.com

الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية

الذكاء الاصطناعي في التعليم: يركز هذا المجال على استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين التعليم.

يفتح الرابط في نافذة جديدة.mawdoo3.com

الذكاء الاصطناعي في مجال التعليم

الذكاء الاصطناعي في الفنون والثقافة: يركز هذا المجال على استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء الفن والموسيقى والأدب.

يفتح الرابط في نافذة جديدة.www.ibelieveinsci.com

الذكاء الاصطناعي في الفنون والثقافة

تستمر مجالات الذكاء الاصطناعي في التطور، ومن المتوقع أن تصبح أكثر أهمية في السنوات القادمة.

# data[].attributes.headline
مجموعه السادسه

# data[].attributes.subject
مجموعه السادسه

# data[].attributes.body
يمكن تقسيم مجالات الذكاء الاصطناعي إلى عدة فئات، منها التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الحاسوب، وتخطيط الآلات، والتفاعل الإنسان-الآلة، وغيرها. يوجد العديد من الاختصاصات داخل هذه المجالات الرئيسية

# data[].attributes.headline
شركات جمع و تن

# data[].attributes.body
شركات جمع و تنقيب البيانات.

شركات الروبوتات والأنظمة الألية.

شركات تطوير السيارات الحديثة.

البرمجة.

تطوير المواقع الالكترونية.

تكنولوجيا المعلومات.

برمجة التطبيقات و البرامج الذكية.

شرِكات الكمبيوتر و تطوير الأنظمة المتعلقة به

مجموعه 6

# data[].attributes.body
تعلم الآلة

التعلم العمیق

التعليم الموجه والغير الموجه

تقدير الأرقام والمعلومات

نموذج التدريب

تلخيص للتعلم العميق

تقييم الأسعار

مجمموعه 6